随着人工智能 （AI） 今年比以往任何时候都更多地进入我们的生活，您可能有兴趣更多地了解用于创建许多 AI 工具和服务的技术，这些工具和服务目前正在开发和发布在早期开发中。人工智能世界是一个引人入胜的地方，拥有许多我们正在努力掌握的新技术。本指南将提供有关机器学习与深度学习之间差异的更多信息。
从本质上讲，机器学习是人工智能的一个子集，它使软件应用程序能够更准确地预测结果，而无需明确编程。这是一门艺术，使计算机能够从数据中学习、识别模式并以最少的人工干预做出决策。机器学习算法可以将历史数据作为输入进行处理，以预测新的输出值。这包括各种类型，包括监督学习、无监督学习和强化学习。
机器学习与深度学习
简化差异
- 定义：
- 机器学习是 AI 的一个子集，它使机器能够根据经验改进任务。
- 深度学习是机器学习的一个子集，它使用分层神经网络来模拟人类决策。
- 方法：
- 机器学习算法通常需要结构化数据来学习和做出预测。
- 深度学习算法从非结构化和高维数据（如图像和音频）中学习。
- 复杂度：
- 机器学习模型通常更简单，可以在传统 CPU 上运行。
- 深度学习模型更复杂，涉及神经网络中的许多层，通常需要 GPU 进行计算。
- 数据要求：
- 机器学习可以处理较小的数据集，并且仍然表现良好。
- 深度学习需要大量数据才能有效地理解和学习。
- 性能：
- 随着输入更多数据，机器学习模型的性能可能会趋于稳定。
- 深度学习模型往往会通过更多的数据和复杂性来提高其性能。
- 使用场景：
- 机器学习适用于垃圾邮件检测、简单推荐系统和预测分析等任务。
- 深度学习擅长更复杂的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理。
- 可解释性：
- 机器学习模型通常更易于解释和理解。
- 深度学习模型由于其复杂性，通常被认为是可解释性较低的“黑匣子”。
深度学习是机器学习的一个子集，从人脑中汲取灵感。在这里，模仿神经元相互传信号的方式的人工神经网络被用来以复杂的方式处理数据。这些神经网络具有多层，可以学习越来越抽象的概念，使深度学习算法能够比传统的机器学习算法更有效地处理图像和文本等非结构化数据。
机器学习与深度学习之间的区别可能很有趣。与机器学习算法相比，深度学习算法通常更复杂，需要更深层次的架构。虽然机器学习可以使用较小的数据集，但深度学习需要大量数据才能以最佳方式执行。在硬件方面，DL由于其更高的计算能力需求，通常依赖于高端GPU。至于应用范围，机器学习适用于数据和计算资源有限的问题，而深度学习则擅长涉及大量数据的任务。
机器学习的实际应用
机器学习是一种变革性技术，它以一种重大且通常具有颠覆性的方式从根本上改变了现有的流程、习惯或行业。对我们的日常数字体验产生重大影响，通常以我们可能无法立即意识到的方式。让我们深入研究机器学习的两个最普遍的应用：电子邮件过滤和推荐系统。
电子邮件过滤系统
电子邮件过滤是一项关键功能，我们大多数人每次打开收件箱时都会从中受益。以下是机器学习如何促成这一过程：
- 垃圾邮件检测：机器学习模型经过训练，通过从大量标记数据中学习来区分垃圾邮件和非垃圾邮件。这些模型查找垃圾邮件中常见的特定模式，例如某些关键字、发件人的电子邮件地址，甚至是电子邮件的格式。
- 用户行为：随着时间的推移，这些算法会适应单个用户的行为。如果用户经常将来自特定发件人的邮件标记为垃圾邮件，则 ML 系统会学会在将来自动过滤类似邮件。
- 持续学习：机器学习在电子邮件过滤中的美妙之处在于它能够不断学习和适应。随着垃圾邮件发送者改进其策略，机器学习模型通过从出现的新模式中学习来跟上步伐。
推荐系统
推荐系统是机器学习的另一个亮点，尤其是在Netflix等流媒体平台中。以下是它们的工作原理：
- 个性化建议：机器学习算法会分析您的观看历史记录，以制作个性化的电影或节目推荐。他们使用复杂的算法来查找您的选择中的模式，并将其与具有相似品味的其他用户进行比较。
- 内容属性：这些系统还会检查您观看的电影和节目的属性，包括类型、演员，甚至导演，以查找和建议具有相似特征的内容。
- 提高参与度：目标是通过有效预测您接下来可能喜欢观看的内容来保持您对平台的参与。一个经过精心调整的推荐系统可以成为像Netflix这样的服务在留住其用户群方面的关键差异化因素。
这两个应用程序都是机器学习以非常实用和有影响力的方式增强用户体验的能力的明显例子。通过利用 ML 的强大功能，服务可以提供以前根本无法实现的个性化和效率水平。
深度学习推动创新
深度学习具有处理复杂任务的先进能力，确实正在彻底改变传统机器学习技术可能不足的领域。让我们更深入地探讨深度学习如何推动自动驾驶汽车和语音助手的创新。
自动驾驶汽车
在自动驾驶汽车领域，深度学习发挥着举足轻重的作用，特别是在以下几个方面：
- 计算机视觉：深度学习模型通过卷积神经网络 （CNN） 使车辆能够解释来自摄像头的视觉信息。这些网络擅长处理和分析图像，以识别交通标志、行人、其他车辆和道路标记。
- 传感器融合：深度学习算法可以整合来自激光雷达、雷达和摄像头等各种传感器的数据，以全面了解车辆周围环境，这一过程称为传感器融合。这对于安全导航和实时决策至关重要。
- 预测分析：深度学习还有助于预测分析，车辆可以预测潜在危险或其他道路使用者的行为。这种预测能力对于自动驾驶所需的主动安全措施至关重要。
语音助手
对于 Siri 和 Alexa 等语音助手来说，深度学习带来了重大改进：
- 自然语言处理 （NLP）：深度学习模型，特别是递归神经网络 （RNN） 和转换器，极大地推动了 NLP 领域的发展。它们使语音助手能够以越来越自然和响应迅速的流畅程度理解和生成人类语言。
- 语音识别：语音助手越来越擅长准确地将口语转录为文本，这要归功于可以捕捉人类语音细微差别（包括口音和语调）的深度神经网络。
- 上下文理解：除了识别单词之外，深度学习还允许这些助手掌握对话的上下文。此功能意味着他们可以处理后续问题，记住用户偏好，甚至检测讽刺或隐含含义等微妙之处。
增强可靠性和交互性
深度学习的先进功能不仅使这些技术成为可能，而且还增强了它们的可靠性和交互性。自动驾驶汽车正变得越来越安全，并且越来越接近广泛采用。与此同时，语音助手正在从简单的基于命令的界面过渡到能够执行复杂任务的更具交互性和吸引力的伴侣。
人工智能的未来
深度学习是当今一些最前沿技术的支柱。它处理和学习大量数据集的能力使机器能够执行需要一定程度的理解和决策的任务，而这些任务曾经被认为是人类独有的。
机器学习与深度学习的技术深度可能是压倒性的，但从本质上讲，这些技术是建立在一些基本原则之上的。两者都使用算法，这些算法是一组规则和统计技术来分析和解释数据。在数据集上训练模型以执行特定任务，例如识别语音或对图像进行分类，是机器学习和深度学习的基石。
随着这些技术的不断发展，人们不禁对它们所承诺的潜在进步感到兴奋。像谷歌这样的公司在机器学习和深度学习方面都投入了大量资金，以增强他们的产品和服务。无论使用何种技术，目标都是创建能够学习和适应的系统，就像我们一样。
机器学习是用于数据分析和预测的特殊工具，非常适合不太复杂的任务。另一方面，深度学习提升了这种能力，允许机器通过模拟人脑的复杂工作来执行高度复杂的任务。机器学习和深度学习都在推动我们走向未来，技术可以无缝地融入我们的日常生活，简化任务并解锁新的可能性。当您深入研究这些领域时，请记住，数据、计算要求和任务复杂性之间的平衡是找到适合您需求的技术解决方案的关键。
